package org.shj.spark.streaming;

import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Queue;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;

import scala.Tuple2;

public class WindowTransform {

	public static void main(String[] args) throws Exception{
		SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("WindowTransform");
		conf.setMaster("local[*]");
		
		JavaStreamingContext jsc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(5));
		jsc.sparkContext().setLogLevel("WARN");
		jsc.sparkContext().setCheckpointDir("F:\\download\\checkpoint");
		
		Queue<JavaRDD<String>> rddQueue = new LinkedList<>();
		
		generate(rddQueue, jsc.sparkContext());
		
		/**
		 * 利用 queueStream 可以很好的进行测试，Streaming每隔指定的时间间隔就从Queue中
		 * 取一条数据作为此批次的RDD。
		 */
		JavaDStream<String> lines = jsc.queueStream(rddQueue);
		JavaDStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
			private static final long serialVersionUID = 5651679677324590412L;

			@Override
			public Iterator<String> call(String line) throws Exception {
				return Arrays.asList(line.split("\\s+")).iterator();
			}
		});
		
		JavaPairDStream<String, Integer> pairRdd = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
			private static final long serialVersionUID = 377655558008762207L;

			public Tuple2<String, Integer> call(String t) throws Exception {
				return new Tuple2<String, Integer>(t, 1);
			}
		});
		
		/**
		 * reduceByKeyAndWindow 方法中四个参数的意思： 每隔slideDuration(第四个参数)的时间，用第一个参数对应
		 * 的函数去处理过去 windowDuration(第 三个参数)时间间隔内收集到的数据。
		 * 第二个参数的作用是用来提高reduceByKeyAndWindow的效率的，此时需要设置checkpoint
		 * 
		 * reduceByKeyAndWindow 还有一个只有三个参数的方法，此方法去掉了上面有四个参数的方法中的第二个参数。 这三个参数
		 * 的方法，每隔slideDuration的时间间隔便会提交作业把过去windowDuration时间的数据都重新计算一次。但是通过画图
		 * (参看Spark官网关于window的图)可知，两次提交的作业中有一部分数据是相同的，这部分数据其实是可以不用再重新计算的。所以
		 * reduceByKeyAndWindow 的四个参数的方法中的第二个参数则提供了如何处理过时的数据和新加进来的数据。
		 * 
		 * 注意： 
		 * 1. windowDuration和slideDuration对应的时间应该是实例化StreamingContext时指定的时间间隔的整数倍
		 * 2. windowDuration一般比slideDuration大，要不然会丢失数据
		 */
		JavaPairDStream<String, Integer> cnt = pairRdd.reduceByKeyAndWindow(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
			private static final long serialVersionUID = 1L;

			public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
				return v1 + v2;
			}
		}, new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
			private static final long serialVersionUID = -2772740128497206585L;
			
			//第一个参数是上一次计算的值，第二个参数是此次需要丢弃的值(即此值为不在此次windowDuration中的数据计算出的值)
			public Integer call(Integer previous, Integer discard) throws Exception {
				//System.out.println("previous: " + previous + "; discard: " + discard);
				return previous - discard;
			}
		}, Durations.seconds(15), Durations.seconds(10));
		
		cnt.print();
		
		jsc.start();
		jsc.awaitTermination();
		jsc.close();

	}
	
	private static void generate(Queue<JavaRDD<String>> queue, 
			JavaSparkContext sc) throws Exception{
		for(int i = 0 ; i < 10 ; i++) {
			synchronized(queue) {
				List<String> list = Arrays.asList("I love you", "I like you");
				queue.add(sc.parallelize(list, 2));
			}
			Thread.sleep(1000);
		}
	}

}
